科普|人工智能助力破解蛋白質神奇結構密碼——2024年諾貝爾化學獎成果解讀
新華社記者郭爽
【資料圖】
數(shù)十年前,預測蛋白質三維結構,以及設計全新蛋白質為人類所用,被認為是一個不可能實現(xiàn)的夢想。
“30年前,如果能用實驗設備解析一種蛋白質結構就完全可以發(fā)表一篇博士論文,因為那是一件極為困難的事情,”諾貝爾化學委員會評委鄒曉冬9日接受新華社記者采訪時說,得益于今年諾貝爾化學獎獲獎成果,人們現(xiàn)在可以設計蛋白質,還可通過人工智能預測蛋白質三維結構,“這是一個非常大的革命”。
曾經不可實現(xiàn)的夢想
蛋白質是維持生命的重要大分子。它們是構成骨骼、皮膚、頭發(fā)等組織的基石,是驅動肌肉的馬達,是讀取、復制和修復脫氧核糖核酸(DNA)的“機器”,是讓大腦中神經元隨時準備運轉的“泵”,是促進機體免疫反應的抗體,是細胞向外界傳遞信息的傳感器,是調節(jié)人體內所有細胞的激素。
蛋白質通常由20種不同的氨基酸組成。在蛋白質中,氨基酸以長鏈連接在一起,折疊起來形成獨特的三維結構,這對蛋白質的功能至關重要。要了解生命如何運作,首先就需要了解蛋白質的形狀和結構。
自19世紀以來,化學家就已了解蛋白質對生命過程的重要性。但直到20世紀50年代,隨著研究工具精度的提高,研究人員才開始借助儀器解析蛋白質三維結構。到20世紀70年代,研究人員已經認識到,決定蛋白質如何折疊的相關信息蘊含在組成蛋白質的氨基酸序列中。從那時起,研究人員一直懷有一個夢想,即試圖根據(jù)已知的氨基酸序列預測蛋白質三維結構,但這非常困難,甚至一度被認為是不可能實現(xiàn)的夢想。
“阿爾法圍棋”設計者破解蛋白質結構之謎
然而,就在4年前,出現(xiàn)了一個驚人的突破。2020年,谷歌旗下“深層思維”公司的德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀提出名為“阿爾法折疊2”的人工智能模型。
哈薩比斯是來自英國的神經學家和企業(yè)家,他是“深層思維”公司的聯(lián)合創(chuàng)始人和首席執(zhí)行官。他從4歲開始下國際象棋,2009年獲得英國倫敦大學學院認知神經科學博士學位。他還曾領銜開發(fā)“深層思維”公司的“阿爾法圍棋”程序,該程序在復雜的圍棋游戲中擊敗世界冠軍、韓國圍棋選手李世石。
江珀則是“深層思維”公司高級研究科學家,早年在美國芝加哥大學獲得理論化學博士學位,研究方向為使用機器學習模擬蛋白質折疊。2021年,《自然》雜志曾將他列入年度“十大科學人物”。
“阿爾法折疊2”模型曾贏得有著生物計算領域“奧運會”之稱的“蛋白質結構預測關鍵評估(CASP)”比賽,并成為第一個能準確預測蛋白質三維結構的機器學習模型。
“阿爾法折疊2”模型成功解決了科學家苦苦思索了數(shù)十年的難題——從氨基酸序列預測蛋白質結構,它能夠預測幾乎所有已知的2億種蛋白質的結構。
自問世以來,“阿爾法折疊2”已被用于海量科學應用中,例如人們用它應對抗生素耐藥性、尋找瘧疾等疾病的新療法等。“阿爾法折疊2”極大縮短了人工確定蛋白質結構的時間,展示了人工智能對于科學發(fā)現(xiàn)的影響。此外,這項研究將有助于人們更好地了解疾病,并能加速新靶向藥物開發(fā)。到今年10月,已有來自大約190個國家的200多萬人使用了“阿爾法折疊2”程序。
設計全新蛋白質開辟無限可能
自然界中的蛋白質種類有限,研究人員希望創(chuàng)建出新的蛋白質種類,使其執(zhí)行諸如分解有害物質或作為化學制造業(yè)工具等功能。該領域自20世紀90年代末興起,美國華盛頓大學西雅圖分校教授戴維·貝克在該領域取得突破。他開發(fā)的名為Rosetta的軟件成功構建出不是天然存在的全新蛋白質。
貝克的研究團隊首先提出一個全新結構的蛋白質,然后利用Rosetta計算哪種氨基酸序列可以生成所需的蛋白質。為了驗證該軟件的成功率,貝克的研究小組將軟件建議的氨基酸序列基因引入細菌,這些細菌生產了所需的蛋白質。然后,他們利用X射線晶體學確認了蛋白質結構與他們的設計幾乎完全符合。該成果于2003年發(fā)表。
此后,他的研究小組不斷創(chuàng)造出一個又一個具有新功能的蛋白質,可用于催生新的納米材料、靶向藥物、疫苗研發(fā)、微型傳感器以及更環(huán)保的化學工業(yè)等,為實現(xiàn)人類福祉開辟了無限可能。
貝克當天接受電話采訪時說,他獲得這一殊榮是站在了巨人的肩膀上。蛋白質結構預測真正凸顯了人工智能的力量,使人們得以將人工智能方法應用于蛋白質設計,大大提高了設計的能力和準確性。
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